基于FastICA的高光谱图像目标分割

• 作者: 万建伟 张志 王力宝 粘永健
• 来源期刊: 光子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 独立成分分析 虚拟维数 目标分割
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 光谱学
• 页码范围: 1003-1009
• 分类号: TP751.1
• 字数: 5651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/gzxb20103906.1003

摘要

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万建伟	国防科技大学电子科学与工程学院	136	1396	20.0	30.0
2	粘永健	国防科技大学电子科学与工程学院	18	201	8.0	14.0
3	王力宝	国防科技大学电子科学与工程学院	8	85	5.0	8.0
4	张志	国防科技大学电子科学与工程学院	6	38	4.0	6.0